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图3-19 蚂蚁的关注点和蝈蝈的关注点
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“使固定变量达成最优化”是蚂蚁最关心的事。蚂蚁的关注点在于变量的“值”，也就是在变量固定的情况下，如何使其“达到满分”。
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相反，蝈蝈对于已经确定的变量毫无兴趣。既然“问题”已被明确定义，那后面的事交给别人去做即可，自己要去寻找下一个未知的变量。
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开发新商品时，与其他公司的基准做比较、分析是必要的，但其定位对于蚂蚁和蝈蝈来说则大相径庭。蚂蚁的理由是“为了跟其他公司对比变量大小”，蝈蝈的理由则是“为了分析其他公司尚未具备的新功能”。
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更进一步讲，同样是调查其他公司的事例，蚂蚁的目的是“为了模仿”，蝈蝈的目的则是“为了不模仿”。
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以创新的不同水准而言，蚂蚁的创新是连续的、渐进的，蝈蝈的创新则是不连续的、有破坏性的。
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高维度思考法：如何从解决问题进化到发现问题 [:1701805412]
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各单位所体现的经营管理的维度的不同
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下面从“变量的数量”，即经营及决策的自由度的角度来分析经营管理的组织单位。例如，思考经营管理时的单位有成本中心、利润中心、投资中心等概念。
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成本中心以人事、总务、会计或信息系统部门等职员部门为代表，数值上的管理指标只有“成本”一项（因为这些职员部门不会对营业额做出直接贡献）。也就是说，成本中心的管理变量是“1”。
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利润中心的管理指标是“利润”。利润由“营业额－成本”计算得出，所以利润中心的变量是“2”，自由度升了一级。提高利润有“提高营业额”和“降低成本”两个选项，仅仅如此，经营施策的自由度就能有所提升。
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进而给这些变量加上“时间”（长期的营业额和成本），给上述的P/L指标加上“投资”这一与B/S相关的指标，所形成的管理单位就是“投资中心”。如此一来，就能进一步获得思考长期投资和回报的自由度。
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这些单位通过增加变量，使“自由度”得以提升。其模式如图3-20所示。
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图3-20 “维度不同”的商业适用例
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另一个要点在于，其中各变量的“灵活度”（不确定性的高低）关系是成本＜营业额＜时间（长期投资和回报）。在相同变量的前提下不难想象，在变量少的赛台上较量更容易“获胜”。
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例如，假设为了扩大营业额而增加经费的利润中心的人，与只关注削减经费的成本中心的人同台辩论。利润中心的理论是“就算为了提高营业额而增加成本，也能提高利润”，但这一理论无法明确回答成本中心的质问——“增加成本能确保提升营业额吗？”因为“成本增加”是基本确定会发生的事象，却无法在同样的准确度上确定“营业额也会提升”。所以在这样的辩论中，“变量多”的一方会处于不利的局面。
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像这样，当“固定维度”和“可变维度”同台（变量少的）较量时，大多是固定维度的一方会获胜。关于这一结构，在后文谈到蚂蚁和蝈蝈的对立结构时再进行详细说明。
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高维度思考法：如何从解决问题进化到发现问题 [:1701805413]
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低维比高维容易理解
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前面列举了通过“升维”来拓宽视野和视角的例子，但反过来，上位概念的操作通常比下位概念的操作更难。我们学习数学时，也是先从一维的世界开始慢慢增加变量，提升维度。这是达成理解的正确途径。因此有些时候，有意地降维思考更易于理解。
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例如，分析立体图形的时候，想象其“截面”等投影在平面上的图形更容易理解。建筑图纸就是具体的例子。建筑物自然是“三维”的，但在设计、施工等涉及细节的场合，研究二维的平面图才不至于出现误解。
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因升维而复杂化的问题，通过降维更易于具体理解。以商业场合而言，前面提到的“○○中心”的思维方式便是如此。肩负“利润责任”的利润中心需要控制“营业额”和“成本”这两个变量，但在按部门进行任务细分的时候，就会分成肩负“营业额责任”的部门和肩负“成本责任”的部门进行管理。该手法便相当于降维。
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再比如，上司管理、培养下属时的“工作的自由度”，就相当于“变量的数量”或“维度”。例如，起初让下属在低自由度的状态下记住该如何工作，随着技能提升，再给下属以自由度，也就是裁量权，允许下属挑战难度高的工作。
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